第二章一维随机变量
上海交通大学概率论与数理统计学习指导与课外习题
(A) P{X ≤ 0} = P{X ≥ 0} = 0.5
(B) f (x) = f (−x)
(C) P{X ≤ 1} = P{X ≥ 1} = 0.5
(D) F (x) = 1 − F (−x)
5. 设随机变量 X 的密度函数为ϕ(x) ，且ϕ(−x) = ϕ(x) ， F (x) 是 X 的分布函数，
一元件损坏仪器即停止工作，求仪器正常工作 1000 小时以上的概率。
解：设 Ai 表示第 i 个元件的寿命( i = 1,2,",5 )，则 Ai 相互独立，且
{ } P
Ai
> 1000
=
∫+∞
1000
f
(x)dx
=
∫+∞
1000
1 1000
e −x 1000 dx
=
−e −x 1000
+∞ 1000
上海交通大学概率论与数理统计学习指导与课外习题第二章第二章第二章一维随机变量及其分布一维随机变量及其分布一内容提要与大纲要求一内容提要与大纲要求内容提要内容提要1
上海交通大学《概率论与数理统计》学习指导与课外习题 第二章
第二章 一维随机变量及其分布
一、内容提要与大纲要求
内容提要
1. 随机变量及其概率分布； 2. 随机变量分布函数的概念及性质； 3. 离散型随机变量的分布； 4. 连续型随机变量的概率密度； 5. 常见随机变量的概率分布； 6. 随机变量函数的概率分布。
= 1 − 0.98400 − 400 × 0.02 × 0.98399 ≈ 0.997165 。
或：用泊松近似， λ = np = 8 ，
P{X ≥ 2} = 1− P{X < 2} = 1− (P{X = 0}+ P{X = 1})
第二章 一维随机变量及其分布1
两点分布（贝努里分布）
若随机变量只有两个可能的取值 0和1，其概率分布为
01
则称X服从参数为p的两点分布.
应用： 0-1分布 只有“成功”和“失败” 两种对立结局的试验称做伯努 利试验；伯努利试验成功的次数X服从0-1分布，参数——成功的概率， ——失败的概率．例如产品抽样验收：抽到不合格品——成功，抽到合 格品──失败；射击：命中──成功，脱靶──失败……
查泊松分布表可得，，于是这家商店只要在月底保证存货不少于15件就 能以95%以上的把握保证下月该商品不会脱销.
例5 在500个人组成的团体中，恰有5个人的生日是元旦的概率是多 少？
解：该团体中每个人的生日恰好是元旦的概率都是，则该团体中生 日为元旦的人数，恰有5个人的生日是元旦的概率为
泊松定理：设随机变量序列服从二项分布（这里概率与n有关），若 满足（为常数），则有：
x 0.10 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 0.53 0.579 0.655 0.726 0.788 0.841 0.885 0.919
解：设A1={ 电压不超过200伏}，A2={ 电压在200伏~240伏}，A3={电 压超过240伏}，B={电子元件损坏} 由于 所以， 又知： 所以 Ⅲ、典型例题分析
则的分布密度为 例3 设随机变量的概率密度为
求：的分布密度函数. 解：由分布函数的定义 当时， 当时， 当即时， 当即时， 因此 分布密度为
例４. 已知Ｘ服从区间[0,1]上的均匀分布, 求Ｘ的函数Ｙ=3Ｘ+1的概率分 布. 解: 根据题意知Ｘ的概率密度为： 则Ｙ的分布函数为 对其求导得Ｙ的概率密度与Ｘ的概率密度间的关系为 即Y服从在区间[1,4]上的均匀分布. 例５. 已知Ｘ～, , 求Ｙ的概率密度. 解: Ｙ的分布函数 因ey总大于0, 而当y大于0时FX(x)为 因此有: 则Y的概率密度为其分布函数的求导:
一维随机变量及其分布
第二章一维随机变量及其分布考试内容随机变量随机变量分布函数的概念及其性质离散型随机变量的概率分布连续型随机变量的概率密度常见随机变量的分布随机变量函数的分布考试要求1．理解随机变量的概念，理解分布函数的概念及性质，会计算与随机变量相联系的事件的概率。
2．理解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握0—1分布、二项分布B （n,p）、几何分布、超几何分布、泊松（Poisson）分布P（）及其应用。
3．了解泊松定理的结论和应用条件，会用泊松分布近似表示二项分布。
4．理解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握均匀分布U（a,b）、正态分布N（）、指数分布及其应用，其中参数为的指数分布E（）的概率密度为会求随机变量函数的分布。
本章导读本章的核心内容是8大分布函数及其对应的模型；如何根据定义求的函数分布一般方法。
介绍了作者用于分布函数求一维分布的直角分割法秘技。
分布函数的定义历来是使读者感到迷茫的知识点，如为什么要求分布函数必须右连续等问题？目前的教材和参考书的讲法都不清晰，作者系统地揭开了这一神秘数学面纱。
一、随机变量1概念随机试验的每一个可能的结果（即每一基本事件），对应样本间的集合中每一元素，我们都可以设令一个实数来表示该元素，显然，为实值单值函数，称为随机变量。
对，我们试验前无法确定，也就无法事先确定的值，只有在试验后才会知道的值，但取值一定服从某种确定的分布。
随机变量与普通函数区别有三，第一，随机变量定义域为样本空间的基本事件；第二，随机变量取值是随机的，只有它取每一个可能值有确定的概率；第三，随即变量是随机事件的人为数量化，而且这种数值只是一种符号表示。
比如：将一枚硬币抛三次，以表示三次投掷中出现正面的总次数，那么，对于样本空间中的每一个样本点，都有一个值与之对应，即二、随机变量的分布函数2.1 随机变量的分布函数（适合任何类型的随即变量）陈氏第2技随机变量的分布函数的全新揭秘。
● 分布函数定义形式的渊源一般情况下，人们只对某个区间内的概率感兴趣，即研究下列四种可能的区间的概率由于当所以，我们只须定义一个形式就可以了，其他区间形式都可以用它表示出来。
第二章一维随机变量及其分布
第二章 一维随机变量及其分布1. 将3个球随机地投到编号为1，2，3的三个盒子中，试求空盒数ξ的分布列.2. 设随机变量ξ的分布列为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛8141214321 a ，试求：（1）常数a ；（2）P （42≤ξ＜）；（3）P （ξ＞1）.3. 有1000件产品，其中900件是正品，其余是次品. 现从中每次任取1件，有放回地取5件，试求这5件所含次品数ξ的分布列.4. 设随机变量ξ的分布密度为p （x ）＝ ⎩⎨⎧≤≤ 其他 0102x x ，求P （ξ21≤）与P （241≤ξ＜）. 5. 已知某校学生英语四级的考试成绩服从正态分布),60(2σN ，现随机从该校学生中抽取3名，求下列事件的概率：(1)三名学生都通过了四级考试；(2) 三名学生中只有两名学生通过了四级考试.（达到60分予以通过）6. 学生完成一道作业的时间（单位：小时）ξ是一随机变量，它的密度函数为p(x)= 其他 ，⎩⎨⎧≤≤+,05.00 2x x cx ,(1)确定常数c ;(2)求分布函数；（3）求20分钟内完成一道作业的概率；（4）10分钟以上完成一道作业的概率.7. 某校电器（3）班学生期末考试的数学成绩x （分）近似服从正态分布N （75，102），求数学成绩在85分以上的学生约占该班学生的百分之几？ 8. 已知随机变量ξ的分布列为⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-25.013.02.005.037.073101 ， （1） 求η＝2－ξ的分布列； （2）求η＝3＋ξ2分布列.9. 已知随机变量ξ的分布密度为)(x p ξ＝ ， 其他， ⎪⎩⎪⎨⎧<<0412ln 21x x ，且η＝2－ξ，试求η的分布密度.10. 设随机变量X 服从正态分布),(211σμN ，Y 服从正态分布),(222σμN ，且}1{}1{21<-><-μμY P X P ，试比较1σ和2σ的大小.。
第2章一维随机变量
第2章 一维随机变量2.1 内容框图2.2 基本要求(1) 理解随机变量及其分布函数的概念，掌握分布函数的性质。
(2) 理解离散型随机变量及其概率分布的概念，会求简单的离散概率模型中随机变量的概率分布，掌握常用分布及其特性，并能用以解决具体问题。
(3) 理解连续型随机变量及其概率密度函数的概念，掌握概率密度函数的性质及概率密度函数与分布函数的关系，能运用常用分布及其特性解决具体问题。
(4) 会根据随机变量的概率分布求其简单函数的概率分布。
2.3 内容概要1）随机变量的分布函数：(1) 定义：随机变量ξ的分布函数(){}F x P x ξ≤@，x ∈（-∞，+∞）。
(2) 性质：①F (x )是单调不减函数：2121()()x x F x F x ∀>⇒≥； ②F (x )是有界函数：0≤F (x )≤1，且F (+∞)=1，F (-∞)=0； ③F (x )是右连续的：F (x +0) = F (x )。
(3) 用F (x )表示概率：①{}1()P x F x ξ>=- ②{}()()P a b F b F a ξ<≤=- ③{}P x ξ<=(0)F x -④{}()(0)P x F x F x ξ==--2）离散型随机变量：(1) 定义：所有可能取值为有限多个或可列无穷多个的随机变量称为离散型随机变量。
(2) 概率分布： {}i i P x p ξ==（i =1,2,…）或表示为：1212{}n i n x x x P x p p p ξξ=L L LL满足：① p i ≥0（i =1,2,…）； ②1ni i p =∑=1。
(3) 分布函数F (x ) =i ix xp ≤∑。
注 离散型随机变量ξ的分布函数F (x )是阶梯状的，ξ的每个可能取值点都是F (x )的跳跃间断点，而在其他点处F (x )连续。
3）连续型随机变量(1) 定义：设随机变量ξ的分布函数为F (x )，若存在非负函数φ(x )，使对一切实数x 成立 F (x )=()xx dx ϕ-∞⎰则称ξ为连续型随机变量，φ(x ) 称为ξ的概率密度函数。
概率与数理统计第2章一维随机变量习题及答案
第2章一维随机变量 习题2一. 填空题：1.设 离 散 型 随 机 变 量 的 分 布 函 数 是 (){}x P x F ≤=ξ， 则 用 F (x) 表 示 概 {}0x P =ξ = __________。
解：()()000--x F x F 2.设 随 机 变 量 的 分 布 函 数 为 ()()+∞<<∞-+=x arctgx x F π121 则 P{ 0<<1} = ____14_____。
解： P{ 0<<1} = =-)0(F )1(F 143.设 服 从 参 数 为 的 泊 松 分 布 ， 且 已 知 P{ = 2 } = P{ = 3 }，则 P{ = 3 }= ___2783e - 或 。
4.设 某 离 散 型 随 机 变 量 的 分 布 律 是 {}⋅⋅⋅===,2,1,0,!k k C k P Kλξ，常 数 >0， 则 C 的 值 应 是 ___ e _____。
解：{}λλλλξ-∞=∞=∞==⇒=⇒=⇒=⇒==∑∑∑e C Ce k C k Ck P KK KK K 11!1!105 设 随 机 变 量 的 分 布 律 是 {}4,3,2,1,21=⎪⎭⎫⎝⎛==k A k P kξ则 ⎭⎬⎫⎩⎨⎧<<2521ξP = 。
解：()A A k P k 161516181412141=⎪⎭⎫ ⎝⎛+++==∑=ξ 令15161A = 得 A =1615()()212521=+==⎪⎭⎫ ⎝⎛<<ξξξp p P 8.041211516=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=6.若 定 义 分 布 函 数 (){}x P x F ≤=ξ， 则 函 数 F(x)是 某 一 随 机 变 量 的 分 布 函 数 的 充 要 条 件 是F ( x ) 单 调 不 减 ， 函 数 F (x) 右 连 续 ， 且 F (- ) = 0 ， F ( + ) = 17. 随机变量) ,a (N ~2σξ，记{}σ<-ξ=σa P )(g ，则随着σ的增大，g()σ之值 保 持 不 变 。
一维随机变量
2. 二项分布 在伯努利试验中，事件A在一次试验中发生的概率为
P，则在n次试验中A发生的次数X是一个随机变量，且
P { X k } C n p (1 p )
k k n k
, k 0 ,1, 2 , , n
则称 X 服从参数为 n，p的二项分布，记作
X ~ B (n, p )
特别当 n=1时，二项分布为
1, X X ( ) 0,
1 2
2.2 离散型随机变量
如果随机变量的所有可能取值为有限个或无 限可列个，这样的随机变量称为离散型随机变量．
一、离散型随机变量的分布律
定义 设离散型随机变量X所有可能的取值为 x1 , x2 , … , xn , … X取各个值的概率，即事件{X=xi}的概率为
p
X p
1/6
-2 1/6
2/6
0 1/6
-1/6
1 1/6
3/6
2 1/6
1/6
3 1/6
分布列具有如下性质：
（1）非负性： pi ≥ 0 （2）规范性： （i=1,2，…）
i 1
pi 1
例2 已知随机变量X的概率分布为：
p k P{ X k } ak ( k 1, 2 ,3, 4 ,5 ) , 求常数a.
399
] 0.997
n k
X ~ B (n, p )
P { X k } C n p (1 p )
3. 泊松分布
X ~ B (n, p )
P { X k } C n p (1 p )
k k
n k
, k 0 ,1, 2 , , n
当n很大（n≥10）p很小（p≤0.1）时，令np＝λ
第二章 一维随机变量
F (b) F (a ) f ( x ) dx ．(几何上表示曲边梯形的面积)
a
b
【例 2.3】 （2002,I）设 X 1 和 X 2 是任意两个相互独立的连续型随机变量，它们的概率密度分别 它们的概率密度分别 为 f1 ( x ) 和 f 2 ( x ) ，分布函数分别为 分布函数分别为 F1 ( x ) 和 F2 ( x ) ，则（ （A） f1 ( x ) f 2 ( x ) 必为某一随机变量的概率密度 （B） f1 ( x ) f 2 ( x ) 必为某一随机变量的概率密度 （C） F1 ( x ) F2 ( x ) 必为某一随机变量的分布函数 （D） F1 ( x )F2 ( x ) 必为某一随机变量的分布函数 【解】选（D） ． 由于 ） ．
1 ， a x b, (1) f ( x ) b a 其它. . 0，
x a, 0, xa (2) F ( x ) ， a x b, ba x b. 1,
(3) 若 X ~ U [a , b],[c , d ] [a , b] ，则 P {c X d }
x 1 f ( t )dt 0 2
0
f ( x )dx
0
f ( x )dx
1 2
【解】选“ （B） ”.
F ( x )
x
t u
f ( t )dt
x
f ( u)du
x
x
f ( u)du
f ( u)du
f ( u)du 1 F ( x ) ，故 F ( x ) F ( x ) 1 ．
(A)正确， （B）不正确;
概率第二章
0 1 1 1 η ~ 2 2
(1)求ξ和η的联合分布列 (1)求 (2)问 (2)问ξ和η是否独立？为什么？ 是否独立？为什么？
19
§2.3
随机变量函数的分布列
一、随机变量的函数 问题：已知随机变量ξ的分布， f(ξ 问题：已知随机变量ξ的分布，令η=f(ξ), 的分布。 求η的分布。 定理1 设ξ是(Ω，F，P)的一个随机变量，f(x)是一个 P)的一个随机变量 f(x)是一个 的一个随机变量， 定理1 可测函数， f(ξ 也是( P)上的的一个随机量 上的的一个随机量. 可测函数，则η=f(ξ)也是(Ω，F，P)上的的一个随机量.
引例3 引例 掷一枚硬币 ， Ω = {ω1,ω2} 引例4 掷一枚硬币 ， 10件产品，5件次品任取 件，其 引例 件产品， 件次品任取3件 件产品 件次品任取 中的次品数ξ=0。 中的次品数ξ=0。1，2，3
1
定义1 ,P）是概率空间, 是定义在Ω 定义1：设（ Ω, F,P）是概率空间, ξ=ξ(ω)是定义在Ω 上的实值函数， 上的实值函数，如果 ∀x∈ R 有：{ω ξ (ω) < x}∈ F ∈ 则称ξ 随机变量。 则称ξ为随机变量。 定义2 离散型随机变量） 定义2：（离散型随机变量）
x1
x2
p2
x2 L p2 L
L
L
P p1
x1 p 1
或：
3
假设有10种同种电器元件，其中有2只废品， 10种同种电器元件 例5 假设有10种同种电器元件，其中有2只废品，装配仪 器时，从这批元件任取一只，如果是废品，扔掉再取， 器时，从这批元件任取一只，如果是废品，扔掉再取， 直到取出正品， 表示取出正品之前已取出的废品个 取出正品之前已取出的废品个， 直到取出正品，令ξ表示取出正品之前已取出的废品个， 数求ξ的分布列。 数求ξ的分布列。 例6 n=5的Bernoulli试验中 试验中， P(A)=p， 表示5 在n=5的Bernoulli试验中，设P(A)=p，令ξ表示5次
第二章 一维随机变量及其分布
公式。 由于上式中根本不可能出现 F ( x + 0 ) 的形式， F ( x + 0 ) = F ( x ) 对上述 5 种关系没有任何影响，即
F ( x ) 右连续，即 F ( x0 + 0 ) = F ( x0 ) ; F ( x0 - 0 ) ¹ F ( x0 ) 。当然，由于连续型在一点的概率恒为零，
ì P { x1 < ï P { x1 £ 当e ® 0 Þ ï í ï P { x1 £ ïP x < î { 1
X £ x2 } = P { X £ x2 } - P { X £ x1} X £ x2 } = P { X £ x2 } - P { X £ x1 - e } X < x2 } = P { X £ x2 - e } - P { X £ x1 - e } X < x2 } = P { X £ x2 - e } - P { X £ x1}
连续型的密度函数不一定连续，例如 X ~ ( a, b ) ，则 f ( x ) 在 x = a 或 b 两个端点处不连续，所以，
ì 1 ì 1 , a< x<b , a£ x£b ï ï 一般把均匀分布密度函数写成 f ( x ) = í b - a ，而不写成 f ( x ) = í b - a ，这一 ï ï other other î0, î0,
显然，我们只须定义一个 P { X £ x} 形式就可以了，其他区间形式都可以用它表示出来。 于是定义 F ( x ) = P { X £ x} 为 X 的普适分布函数。它就是 X 落在任意区间 ( -¥, x ] 上的概率，本质上 是一个累积函数，对于离散点，采用叠加，对于连续点，使用一元积分。 引入随机变量的目的是从数量上来研究随机现象的统计规律，即把随机试验的不同结果用一个变量 来表示，由于试验出现的结果是偶然的，因而随机变量的取值方式也是偶然的，试验前只能知道它的取 值范围 X £ x ，试验后才能确定它的具体值 x 。另外，对于随机变量 X ，我们不仅要知道它取各种可能 值的概率，更重要的是要知道 X 在任意区间 [ x1 , x2 ] 内的取值分布规律，这正是分布函数所反映的内容 -----求事件的概率。 随机变量和分布函数共同架起了随机现象和高等数学之间的桥梁。 2.2 分布函数的 4 个重要性质
1-2一维随机变量
X ~ Exp( )
指数分布的应用场合 若一个元器件（或一台设备、或一个系 统）遇到外来冲击时即告失效，则首次冲击 来到的时间 X（寿命）服从指数分布。 如： 无线电元件的寿命X 动物的寿命Z 指数分布 常作为各种“寿命” 分布的近似
随机服务系统中的服务时间 X 设备两次故障的间隔时间 X
电话问题中的通话时间 Y
若 X 的密度函数为
x 1e x , x 0 p ( x ) ( ) 0 , x0
定理 设X ~ N ( , 2) , 则
U X
~ N (0,1)
正态分布相关事件概率的计算
a X b P ( a X b ) P b a ; X a P ( X a ) P a 1 .
每天从北京站下火车的人数 Y ；
昆虫的产卵数 Z ； 每天进入某超市的顾客数 ; 购买商品的件 数; 顾客排队等候付款的时间 等等.
(2)、在有些试验中，试验结果看起来与数值 无关，但我们可以引进一个变量来表示它的 各种结果. 也就是说，把试验结果数值化. 例如：检测一件产品可能出现的两个结果 , 可以用一个离散变量来描述
0.4 0.3 0.2 0.1
-3
-2
-1
1
2
3
0.4
常用计算公式—只对 N(0,1) 适用
0.3 0.2 0.1
(0) 0.5
(u ) 1 (u)
P(| U | c) 2(c) 1
-3 -2
-3 -2 -1
1
2
3
0.4 0.3 0.2 0.1
-u
第二章 一维随机变量及其分布
第二章一维随机变量及其分布第一节随机变量及其分布函数一、内容精要（一）随机变量1.随机变量的引入的背景2.随机变量的严格定义（二）分布函数1.分布函数的定义2.分布函数的性质3.分布函数表示的概率计算公式二、 常考题型分析（一） 与分布函数有关的性质1. 判定给定函数是否为分布函数例1 ()下列函数中，可以做随机变量的分布函数的是()()21.1A F x x =+ ()()31arctan .42B F x x π=+ ()()0,0,,0.1x C F x xx x≤⎧⎪=⎨>⎪+⎩ ()()2arctan 1.D F x x π=+2. 含参数的分布函数形式已知，求未知参数例2 ()()1212F x F x X X 设与分别为随机变量和的分布函数.为使 ()()()12=F x aF x bF x -()是某一随机变量的分布函数，在下列给定的各组值中应取()32,.55A a b ==- ()22,.33B a b == ()13,.22C a b =-= ()13,.22D a b ==-例3 ()()0,1,11,11,84,11,1,1,x x X F x P X ax b x x <-⎧⎪⎪=-⎪===⎨⎪+-<<⎪≥⎪⎩设随机变量的分布函数且,.a b 求未知参数3. 分布函数的连续性例4 ()000X x P X x ==设随机变量对于任意实数有的充要条件为()A X 为离散随机变量. ()B X 不是离散随机变量.()()C X F x 的分布函数为连续函数.()()D X f x 的概率密度为连续函数.例5 ()()()()1221F x X P x X x F x F x <<=-设为随机变量的分布函数，则()()F x 成立的充要条件是在()1A x 处连续. ()2B x 处连续. ()12C x x 和至少一处连续. ()12D x x 和都不连续.例6 ()()1F x F x --设为某个随机变量的分布函数，讨论函数是否为分布.函数（二） 已知分布函数求区间或某点的概率例7 ()()()00,1=01,121,1,xx F x x P X e x <⎧⎪⎪≤<=⎨⎪-≥⎪⎩，设随机变量的分布函数，则为()0.A ()1.2B ()11.2C e -- ()11.D e --例8 3164一个边长为的正立方体容器盛有的液体，假设一个小孔出现在容器 个表面的任何一个部位是等可能的，现在表面出现了一个小孔，液体经此小孔流出，试求()X F x （1）容器中剩余液体液面的高度的分布函数； 3().4P X =（2）例9 ()=()X x R F x P X x ∈<设为随机变量，对于任意，定义函数，且00,1()=01,21,1,x x F x x e x -≤⎧⎪⎪<≤⎨⎪->⎪⎩，，(1)_____________.P X ==则第二节一维随机变量及其分布一、内容精要（一）一维离散型随机变量及其分布1.分布律和性质2.分布函数3.常见分布（二）一维连续型随机变量及其分布1.概率密度及其性质2.分布函数的性质3.常见分布二、 常考题型分析（一） 与概率分布的性质相关的问题1. 判断函数是否为概率密度例1 12()()F x F x 设，为分别两个随机变量的分布函数，其相应的概率密度()12()()f x f x 分别为，，这两个函数均是连续函数，则必为概率密度的是()12()()A f x f x ()21()()B f x F x()12()()C f x F x ()1221()()()()D f x F x f x F x +2. 概率分布已知，求分布中的位置参数 例2 X 设随机变量的概率分布为()()()11,2,,,n kk kn P X k A C p p k n -==⋅-=,01___________.n Z p A +∈<<=其中为已知，则例3 ()1()1,2,2k kP X k k X θ-==⋅= 设为随机变量的分布律的充要条件 为__________.例4 []12()()1,3f x f x -设为标准正态分布的概率密度，为上均匀分布的()()12(),0,()0,0,(),0,af x x f x a b a b bf x x ≤⎧=>>⎨>⎩概率密度，若为概率密度，则应满足例5 2,0,()______.0,0,x ax e x X f x a x -⎧>==⎨≤⎩设随机变量的概率密度函数为则例6 22(),______.x xX f x ae a -+==设随机变量的概率密度函数为则（二） 已知随机试验中的随机变量，求分布律和分布函数例7 413设有三个盒子，第一盒子有个红球，个黑球；第二个盒子装有个红 223球，个黑球；第三盒子装有个红球，个黑球，现在从三个盒子中任取一盒，然后从中任取3个球，试求所取到的红球个数的分布律与分布函数.例8 ()01,p p <<某人向同一目标独立重复射击，每次射击命中概率为2X 记随机变量为第次射中目标所进行的射击的次数.求X 得分布律.（三） 已知分布函数求分布律或已知概率密度函数求分布函数1. 已知分布函数求分布律例9 X 设随机变量的分布函数为()0,1,0.4,11,0.8,13,1,3,x x F x x x <-⎧⎪-≤<⎪=⎨≤<⎪⎪≥⎩ .X 试求的分布律例10 X 已知随机变量的概率分布律为()()22123211X P θθθθ--()()32.4P X X F x θ≥=且，求未知参数及的分布函数2. 已知概率密度函数求分布函数例11 X 设连续型随机变量的密度函数为()12,0,211,1,2332,1,20,,x x x f x x x ⎧≤<⎪⎪⎪<≤⎪=⎨⎪-<≤⎪⎪⎪⎩其它 ().X F x 试求的分布函数（四） 与常见分布有关的概率问题1. 离散型常见分布例12 ()()12~,,X P p p X λ设分别为随机变量取偶数和奇数的概率，则()12.A p p = ()12.B p p < ()12C p p > ()12,D p p 大小关系不定.例13 X 设随机变量的概率密度函数为()()+1,01,0,k k x x f x ⎧<<=⎨⎩其它， 137264Y X A X ⎛⎫=≤ ⎪⎝⎭以表示对的三次独立的重复观察中，事件至少发生一次的概率为，,95%n A X 试求常数使得事件至少发生的一次的概率超过，对至少要做多少次独立重 .复的观察例14 ()01,p p <<某人向同一目标独立重复射击，每次射击命中概率为.X X 直至射中目标为止，记随机变量为射击的次数.求为偶数的概率例15 ()(),,.X B n p k P X k =设随机变量服从二项分布当取何值时，最大2. 连续型常见分布例16 ()()()~,0,0,X E s t P X s t X sλ>>>+>设则对于任意则().A t s 与无关，随的增大而增大 ().B t s 与无关，随的增大而减少 ().C s t 与无关，随的增大而增大 ().D st 与无关，随的增大而减少例17 ()()()2~,1X N P X μσμ<+设，则().A μ随的增大而增大 ().B μ随的增大而减少 ().C σ随的增大而不变 ().D σ随的增大而减少例18 ()211,X N Y μσ设随机变量服从正态分布，随机变量服从正态分布()12.A σσ< ()12.B σσ> ()12.C μμ< ()12.D μμ>例19 ()()21,0,0,03X Y N P X Y σ≤>设随机变量均服从，若概率=， ()0,0______.P X Y ><则=例20 1009010有个零件，其中个一等品，个二等品，随机地取两个，安装在 ()20,1,2i i =一台设备上，若个零件中有个二等品，则该设备的使用寿命服从参数 =1i λ+为的指数分布，试求()11设备寿命超过的概率；()212.若已知该设备寿命超过，则安装在该设备上的个零件均为一等品的概率第三节 一维随机变量函数的分布一、 内容精要（一） 一维离散型随机变量函数的分布律（二） 一维连续型随机变量函数分布求解二、 常考题型分析（一） 求可列无穷多取值的离散型随机变量函数的分布律例1 ()1,1,2,,sin .22n X P X n n Y X π⎛⎫==== ⎪⎝⎭设的分布律为求的分布律（二） 已知连续型随机变量的概率密度，求非单调函数的概率密度例2 X 设随机变量的概率密度为()1,10,21,02,40,.X x f x x ⎧-<<⎪⎪⎪=≤<⎨⎪⎪⎪⎩其它2.Y X Y =令，求的概率密度函数例3 ()20,423X Y X X Y =--设服从区间上的均匀分布，随机变量，试求的 .密度函数例4 1X =max ,.Z X X λ⎛⎫ ⎪⎝⎭设随机变量服从参数为指数分布，求的分布函数（三） 抽象的随机变量函数的分布例5 ()(),,X F x Y F x =设连续型随机变量的分布函数为令求随机变量函数 .Y 的概率分布例6 (),1__________.X F x Y X =-随机变量的分布函数为则的分布函数为。
概率论与数理统计 --- 第二章{一维随机变量及其分布} 第五节：随机变量的函数的分布
概率论
用
y X
y 代替 X y
2
这样做是为了利用已知的 X的分布，从而求出相应的概率.
这是求r.v.的函数的分布的一种常用方法.
概率论 定理: 设 X是一个取值于区间 [a, b], 具有概率密度 f(x)的连续型随机变量, 又设 y=g(x)处处可导, 且对于任意 x, 恒有 g'(x)>0 或恒有 g'(x)<0, 则 Y=g(X)是一个连续型随机变量，它的概率密度为：
y
f X ( x)
1
( x ) 2
2
2
概率论
2
1
e
,
x
yb fY ( y ) fX , a a
y
2
即：fY ( y )
1 a
1 2
yb a 2
2
e
dh( y ) , f X [h( y )] fY ( y ) dy 0,
a x b
y
其它
其中， min g ( x ), max g ( x ),
a x b
x=h(y) 是 y=g(x) 的反函数 .
概率论 2x 2 0 x 例4: 设随机变量X的概率密度为: f X ( x ) 求 Y = sinX 的概率密度. 1 Y 1 0 其它 解: 当 0 x 时, 0 y 1 FY y P Y y
当 y 0时，FY ( y ) 0,
当 y 1时，FY ( y ) 1，
概率论与数理统计 第2章
§2.2 一维离散型随机变量及其分布律
一、一维离散型随机变量的分布律
定义：设 ～离散型r.v.，它可能取的数值是 x1,x2,…,xn,…，又设
P xi pi i 1,2,, n,
则称下表
P
x1 p1
x2 p2
… …
xk pk
… …
为离散型r.v.的分布律或概率分布。
k
k!
e
e
k!
k 0
k
e e 1
13
⑶ 泊松分布亦是一个重要分布，它是一种散
点子分布，如布匹上的瑕疵点数；放射粒子
数；一段时间内的电话呼唤数及侯车人数等都
服从泊松分布。 例7：设书的某页中印刷错误的个数 服从 0.1 的泊松分布，试求该页中有印刷错误的概率。 例8：设 服从参数为 的泊松分布，已知
1
2、具体而言： 变量的值取决于试验的结果～随机变量，用 希腊字母 , , 表示。 以前所学的变量～普通变量，用英文字母 x,y,z,a,b,c等表示。 随机变量所取的值用普通变量表示。 3、～随机变量；a～数；
a 或 a ～随机事件，或发生或不发生； P a ～它的概率。
3
4、按取值的不同，随机变量可分为两类： ⑴ 离散型随机变量～它可能取的值是有限数 组和可数无穷多个值。 ⑵ 连续型随机变量～它可以在一个区间或数 轴上任意取值。 二、二维随机变量 在某些实际问题中，需用两个或两个以上的随 机变量来描述随机试验的结果。
4
定义：设某个随机试验的基本事件空间为
， 和 是定义在该基本事
19
§2.3 二维离散型随机变量及其分布律 一、联合分布律与边缘分布律 定义：设二维r.v. , 只能取有限对或者最多
概率论与数理统计 --- 第二章{一维随机变量及其分布} 第二节：离散型随机变量
第二节 离散型随机变量
离散型随机变量及其分布律 离散型随机变量表示方法 三种常见分布
一、离散型随机变量及其分布律
例1 从中任取3 个球 取到的白球数X是一个随机变量 . (1) X 可能取的值是0,1,2 ; (2) 取每个值的概率为:
3 P { X 0} 3 5 1 3 10 5 6 3 10 5 3 3 10
2) 二项分布的泊松近似
定理(泊松定理)：在n重伯努利试验中，
概率论
事件A在每次试验中发生的概率为p， 如果n 时，np ( 0为常数 )， 则对任意给定的非负整数k，有： n k n k lim p 1 p = e n k k!
k 3 k
3 k
, k 0,1,2,3
=0.104
3. 泊松分布(Poisson Distribution)
1) 设随机变量X所有可能取的值为0 , 1 , 2 , … , 且概率分布为：
P( X k )
概率论
k
e
,
k 0,1,2,,
k!
其中 λ>0 是常数, 则称 X 服从参数为 λ 的泊松分布,记作X~π(λ).
概率论
随机变量 X 只可能取 0 与 1 两个值，其分布律为：
PX k p 1 p
k 1 k
,
k 0,1
0
p 1
或
X
0
q
1
p
pk
称 X 服从（0-1）分布或两点分布 或
X ~ b(1, p)
概率论
对于一个随机试验，如果它的样本空间只包含两个元 素，即 W {1 , 2 }，我们总能在W上定义一个服从 （0－1）分布的随机变量．
东华大学《概率论与数理统计》课件 第二章 一维随机变量
P(
=
xi
)，得
0
F
(
x
)
=
0.5 0.5 + 1− 2q
0.5 + 1 − 2q + q2
, x. −1 , x [ −1, 0 ) , x [ −1, 0 ) , x [1, + )
0
, x −1
F
(
x
)
=
0.5
, x [ −1, 0 )
2 − 0.5 , x [ 0,1)
P{ X
1}, 2
P{3 X 5},
2
2
解： X 的分布函数为
0, x −1
F(
x
)
=
0.25, 0.75,
−1 x 2 2 x3
1,
x3
1 P{X } = P{X = −1} = 0.25,
2
3
5
P{ X } = P{X = 2} = 0.5,
2
2
例9 设是离散型随机变量，分布列为：
试求常数c及其分布函数。
解：利用规范性
+
b
1 = p( x)dx = cdx = c(b − a)
−
a
c = 1 b−a
1
p(
x
)
=
b
−
a
,
0 ,
x (a, b) 其它
称服从(a,b)上的均匀分布，记为 ~ U(a,b)
利用分布函数是密度函数积分的定义得
当x a时，F ( x) =
1
, x [1, + )
例10 一汽车沿街道行驶，需经过三个设红 绿灯的道口，若每个道口信号灯显示红绿 灯的时间相等，且各信号灯工作相互独立， 以 记该 车首次遇到红灯前已通过的道口 数，求的概率分布。
第二章 一维随机变量及其分布
注：一般X(ω) 简单记为X，
{ω∣X(ω) ≤ x} 记为{X ≤ x}
一维随机变量的分布函数
分布函数
设X是一个随机变量，x是任意实数，函 数F(x)=P{ω∣X(ω) ≤ x}称为随机变量X的分 布函数，记作FX(x)或F(x)。 X 的分布函数也常简记为FX(x)= P{X≤x}
分布函数的性质
任一随机变量X的分布函数F(x)，x∈(－∞， ＋∞)，具有下列性质：
(1) 0≤ F(x) ≤ 1
(2) 若x1<x2，则 F(x1) ≤ F(x2) 证明： 若x1<x2 ，则有
X x2 X x1
根据概率的性质，得P{X<x2} ≥P{X<x1} 即 F(x2) ≥F(x1)
0.0169
19
若用泊松近似公式(λ=np=20×0.01=0.2) ，
则有
PX 2
k 2 k!
20
k
e
k 2
20 0.2 k
k!
e
0.2
0.0176
（2）设Y表示同一时刻发生故障的设备数，则
Y～B(80,0.01)。 当同一时刻至少有４台设备发生故障时，就不 能及时维修。 用泊松近似公式 (λ=np=80×0.01=0.8) ，得 80 k 80 0.8 k 0.8
(2) 0≤F(x) ≤1 ，且
x x
lim F x F 0
lim F x F 1
对任意实数 x0 ，有
(3) 右连续性
F x0 0 F x0 其中F x0 0 lim F x
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第二章 一维随机变量 2007.43. 下列各函数可作为随机变量分布函数的是（ ） A.⎩⎨⎧≤≤=.,x ,x )x (F 其他01021；B.⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.x x ,,x ;x ,)x (F 1101002；C.⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤--<-=.x x ,x ;x ,)x (F 1111113；D.⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.x x ,x ;x ,)x (F 11022004；4. 设随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧<<-=,,;x ,x)x (f 其他0224则P {-1<X <1}=（ ）A.41 B.21 C.43D.1 15. 设随机变量X~N （2，22），则P {X ≤0}=___________。
（附：Φ（1）=0.8413） 16. 设连续型随机变量X 的分布函数为⎩⎨⎧≤>-=-,x ,;x ,e )x (F x 00013 则当x >0时，X 的概率密度f (x )=___________。
29．设顾客在某银行窗口等待服务的时间X （单位：分钟）具有概率密度⎪⎩⎪⎨⎧>=-.x e x f x其他，；，）（00313某顾客在窗口等待服务，若超过9分钟，他就离开.（1）求该顾客未等到服务而离开窗口的概率P {X >9}；（2）若该顾客一个月内要去银行5次，以Y 表示他未等到服务而离开窗口的次数，即事件{X >9}在5次中发生的次数，试求P {Y =0}.2007.73．设随机变量X~N （1，4），Y=2X+1，则Y 所服从的分布为（ ） A ．N （3，4） B ．N （3，8） C ．N （3，16） D ．N （3，17）4．设每次试验成功的概率为p(0<p<1)，则在3次独立重复试验中至少成功一次的概率为（ ） A ．1-（1-p ）3 B ．p(1-p)2C ．213)1(p p C -D ．p+p 2+P 315．已知随机变量X~B （n,21），且P{X=5}=321，则n=___________. 16．设随机变量X 的分布函数为F （x ）=⎩⎨⎧≤>--,0,0;0,2x x e a x 则常数a =___________.27．设随机变量X 服从参数为3的指数分布.试求：（1）Y=e X 的概率密度；（2）P{1≤Y ≤2}.2007.103．设随机变量X 在区间[2，4]上服从均匀分布，则P{2<X<3}=（ ） A ．P{3.5<X<4.5} B ．P{1.5<X<2.5} C ．P{2.5<X<3.5} D ．P{4.5<X<5.5} 4．设随机变量X 的概率密度为f (x )=⎪⎩⎪⎨⎧≤>,1,0;1,2x x x c则常数c 等于（ ）A ．-1B ．21-C ．21D ．1 15．设随机变量X~N （1，4），已知标准正态分布函数值Φ（1）=0.8413，为使P{X<a}<0.8413，则常数a<____________.16．抛一枚均匀硬币5次，记正面向上的次数为X ，则P{X ≥1}=____________. 28．司机通过某高速路收费站等候的时间X （单位：分钟）服从参数为λ=51的指数分布. （1）求某司机在此收费站等候时间超过10分钟的概率p ；（2）若该司机一个月要经过此收费站两次，用Y 表示等候时间超过10分钟的次数，写出Y 的分布律，并求P{Y ≥1}.2008.13. 设随机变量X 的取值范围是(-1,1),以下函数可作为X 的概率密度的是（ ） A.f(x)=.;11,0,其它<<-⎩⎨⎧x xB.f(x)=.;11,,02其它<<-⎩⎨⎧x x C.f(x)=.;11,0,21其它<<-⎪⎩⎪⎨⎧xD.f(x)=.;11,0,2其它<<-⎩⎨⎧x4. 设随机变量X~N(1，4)，5.0)0(,8413.0)1(=Φ=Φ，则事件{13X ≤≤}的概率为（ ）A.0.1385B.0.2413C.0.2934D.0.341315. 设随机变量X 表示4次独立重复射击命中目标的次数，每次命中目标的概率为0.5，则X~ ___________分布。
16. 设随机变量X 服从区间[0，5]上的均匀分布，则P {}3≤X = ___________.28. 袋中装有5只球，编号为1,2,3,4,5,现从袋中同时取出3只,以X 表示取出的3只球中的最大号码,试求:（1）X 的概率分布; （2）X 的分布函数; （3）Y=2X +1的概率分布。
2008.42．下列各函数中，可作为某随机变量概率密度的是（ ） A ．⎩⎨⎧<<=其他,0;10,2)(x x x fB ．⎪⎩⎪⎨⎧<<=其他,0;10,21)(x x fC ．⎩⎨⎧-<<=其他,1;10,3)(2x x x fD ．⎩⎨⎧<<-=其他,0;11,4)(3x x x f3．某种电子元件的使用寿命X （单位：小时）的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧<≥=,100,0;100,100)(2x x x x f 任取一只电子元件，则它的使用寿命在150小时以内的概率为（ ）A ．41B ．31C ．21D ．324．下列各表中可作为某随机变量分布律的是（ ） A ． B ．C ．D ．5．设随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧<≥=,x ,;x ,ce f(x)x -0005则常数c 等于（ ）A ．-51 B ．51C ．1D ．5 14．已知随机变量X 服从参数为λ的泊松分布，且P {}0=X =e -1，则λ=_________.15．在相同条件下独立地进行4次射击，设每次射击命中目标的概率为0.7，则在4次射击中命中目标的次数X 的分布律为P {}i X ==________,i =0,1,2,3,4.16. 设随机变量X 服从正态分布N （1，4），Φ(x )为标准正态分布函数,已知Φ(1)=0.8413,Φ(2)=0.9772,则P {}=<3X ___________.17. 设随机变量X ～B (4,32),则P {}1<X =___________. 18. 已知随机变量X 的分布函数为F （x ）⎪⎩⎪⎨⎧≥<<-+-≤,6,166,126;6,0x X x x ;则当-6<x <6时,X 的概率密度f (19. 设随机变量X 的分布律为 ，且Y =X 2，记随机变量Y 的分布函数为F Y （y ），则F Y （3）=_________________.2008.75．已知随机变量X 的分布函数为F(x)= ⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<313132102100x x x x ，则P }{1X ==（ ）A ．61 B ．21 C ．32D ．114．设随机变量X 服从区间[]10,0上的均匀分布，则P （X>4）=________________．15．在[]T ,0内通过某交通路口的汽车数X 服从泊松分布，且已知P （X=4）=3P （X=3），则在[]T ,0内至少有一辆汽车通过的概率为________________．28．甲在上班路上所需的时间（单位：分）X~N （50，100）．已知上班时间为早晨8时，他每天7时出门，试求：（1）甲迟到的概率；（2）某周（以五天计）甲最多迟到一次的概率．（Φ（1）=0.8413，Φ（1.96）=0.9750，Φ(2.5)=0.9938）2008.103．设随机变量X 服从参数为3的指数分布，其分布函数记为)(x F ，则=)31(F （ ）A ．e 31 B ．3e C ．11--e D ．1311--e4．设随机变量X 的概率密度为⎩⎨⎧≤≤=,,0,10,)(3其他x ax x f 则常数=a （ ）A ．41 B ．31C ．3D ．413．设离散型随机变量X 的分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤--<=,2,1,21,31,1,0)(x x x x F则{}==2X P _______.14．设随机变量)1,1(~-U X ，则=⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤21X P _______.15．设随机变量)31,4(~B X ，则{}=>0X P _______.16．设随机变量)4,0(~N X ，则{}=≥0X P _______. 28．设随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧<≥=.1,0,1,1)(2x x x x f X（1）求X 的分布函数)(x F X ； （2）求⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤<321X P ；（3）令Y =2X ，求Y 的概率密度)(y f Y .2009.13. 设随机变量X 的概率密度为f(x)=⎪⎩⎪⎨⎧≤<-≤<.,0;2x 1,x 2;1x 0,x 其它 则P{0.2<X<1.2}的值是（ ）A.0.5B.0.6C.0.66D.0.74. 某人射击三次，其命中率为0.7，则三次中至多击中一次的概率为（ ） A.0.027 B.0.081 C.0.189 D.0.216 15. 已知随机变量X 的分布函数为F(x)=⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<3x 13x 1321x 0210x 0 则P{2<X ≤4}=___________。
16. 已知随机变量X 的概率密度为f(x)=ce -|x|，-∞<x<+∞，则c=___________。
28．某地抽样调查结果表明，某次统考中，考生的数学成绩（百分制）X 服从正态分布N （72，2σ），且96分以上的考生占考生总数的 2.3%. 试求考生的数学成绩在60~84分之间的概率. （已知977.0)2(,8413.0)1(00=Φ=Φ）2009.43．设随机变量X 在[-1，2]上服从均匀分布，则随机变量X 的概率密度f （x ）为（ ）A ．⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-=.,0;21,31)(其他x x fB ．⎩⎨⎧≤≤-=.,0;21,3)(其他x x fC ．⎩⎨⎧≤≤-=.,0;21,1)(其他x x fD ． ⎪⎩⎪⎨⎧≤≤--=.,0;21,31)(其他x x f4．设随机变量X ~ B ⎪⎭⎫⎝⎛31,3，则P{X ≥1}=（ ）A ．271 B ．278 C ．2719 D ．272613．设随机变量X 的概率密度⎪⎩⎪⎨⎧≤≤=,,0;10,A )(2其他x x x f 则常数A=_________.14．设离散型随机变量X 的分布律为,则常数C=_________.15．设离散型随机变量X 的分布函数为F （x ）=⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<≤--<,2,1;21,6.0;10,3.0;01,2.0;1,0x x x x x 则P{X>1}=_________. 16．设随机变量X 的分布函数为F （x ）=⎪⎩⎪⎨⎧≥-<,10,101;10,0x x x 则当x ≥10时，X 的概率密度f （x ）=__________.27．设有10件产品，其中8件正品，2件次品，每次从这批产品中任取1件，取出的产品不放回，设X为直至取得正品为止所需抽取的次数，求X 的分布律.2009.74．设函数f (x )在[a ，b ]上等于sin x ，在此区间外等于零，若f (x )可以作为某连续型随机变量的概率密度，则区间[a ，b ]应为（ ） A ．[0,2π-] B ．[2π,0]C ．]π,0[D ．[23π,0] 5．设随机变量X 的概率密度为f (x )=⎪⎩⎪⎨⎧≤<-≤<其它021210x xx x ，则P (0.2<X<1.2)=（ ） A ．0.5 B ．0.6 C ．0.66 D ．0.76．设在三次独立重复试验中，事件A 出现的概率都相等，若已知A 至少出现一次的概率为19／27，则事件A 在一次试验中出现的概率为（ ） A ．61 B ．41 C ．31 D ．21 14．设连续型随机变量X ～N(1，4)，则21-X ～______． 15．设随机变量X 的概率分布为F (x )为其分布函数，则F (3)= ______．16．设随机变量X ～B (2，p )，Y ～B (3，p )，若P {X ≥1)=95，则P {Y ≥1)= ______． 28．某地区年降雨量X （单位：mm ）服从正态分布N （1000，1002），设各年降雨量相互独立，求从今年起连续10年内有9年降雨量不超过1250mm ，而有一年降雨量超过1250mm 的概率。